经济集聚对上市企业绿色创新的影响研究

张万里，杨斯悦

（西北工业大学 公共政策与管理学院，陕西 西安 710072）

一、引言

《中国制造2025》指出，坚持把创新摆在制造业发展全局的核心位置，完善有利于创新的制度环境，推动跨领域跨行业协同创新，突破一批重点领域关键共性技术，促进制造业数字化网络化智能化，走创新驱动的发展道路[1]。2020 年中国国内生产总值为101 万亿元，其中制造业生产总值为38 万亿元，占比37.82%，是中国经济的第一大产业。但中国制造业在自主创新方面的作用仍没有得到充分发挥，与欧美等国仍存在较大差距。近年来，全球环境污染和气候变迁等不断加剧，促使中国实施“双碳”目标、绿色经济等发展战略，建立中国特色可持续高质量发展成为未来中国经济发展的重中之重。

党的二十大报告指出，“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。”十九届五中全会指出，要推动绿色发展，促进人与自然和谐共生。研究表明，产业集聚是生产力进步和经济发展的重要动力，能促进企业绿色创新[2]。实际上，中国东部沿海地区的产业发展和绿色技术创新远高于中西部，伴随着西部大开发和振兴东北老工业基地等政策的实施，力求通过产业扶持、融资支撑和税收减免等大力吸引高新技术产业，提高创新水平，然而由于“产城分离”和“圈地思维”等问题导致“空城”现象的出现，一些地方出现了企业扎堆但并没有形成集聚效应。而且，实施绿色发展短期会降低企业的利益，企业需要降低生产成本和支付相关税费来应对环境污染和碳排放造成的影响，而绿色创新需要大量科研人员和研发投入等前期成本，这都降低了企业进行绿色创新的动力[3]。

所以，不同地区是否都适合提倡高新技术产业发展，又能否带动企业绿色创新？如果不是，那么中国不同地区的最优产业结构是什么？行业规模经济和不同类型行业的发展又能否产生外部性促进企业绿色创新？文章从要素禀赋视角将中国地级市和所有工业二分位行业进行分类，选取2010—2019 年中国上市公司数据，使用非线性面板平滑转换模型（PSTR 模型）分析产业集聚对绿色创新产出的影响。文章的贡献体现在以下几点：一是将专业化和多样化、企业绿色创新、要素禀赋同时纳入到分析框架；二是基于地区和行业要素禀赋视角对其进行分类，研究行业异质性和地区异质性下地区的最优产业结构；三是从实证角度研究随着研发投入增加，产业集聚对企业绿色创新的非线性作用。

二、假设提出

经济集聚最早由Marshall(1890)提出，即产业专业化，同类型行业的集聚可以促进员工的交流和学习，带来专业化劳动力市场共享、专业化中间投入品市场和知识溢出[4]。而Jacobs(1969)则指出“经济集聚+知识”在互补产业间产生外部性，即产业多样化，不同行业厂商的集聚利于企业获得不同专业背景的劳动力、享用低廉的公用基础设施和跨行业的知识溢出[5]。Marshall 外部性和Jacobs 外部性都是产业集聚的不同表现形式[6]。

Marshall 还指出导致集聚外部性主要有以下三个原因：一是劳动力市场的规模效应。产业集聚所形成的专业化劳动力市场，使企业更方便雇佣专业的劳动者，环境治理相关的高技术人才也会聚集，促进企业绿色创新；二是中间投入品的规模效应。产业集聚为企业提供多种类型、低成本的中间投入品，降低企业的生产成本和交易成本，还会提供污染治理技术和设备；三是知识溢出效应。由于集聚规模扩大，企业会加大研发投入和人员进行绿色创新，加速技术交流，扩大知识溢出[4]。张丽华等(2011)发现无论全国层面还是区域层面，集聚经济都对中国全要素生产率有显著的正作用，技术创新活动选址于大城市是一种有效率的行为，有利于累积循环效应的产生[7]。李政、刘丰硕(2021)认为，创新型城市试点政策具有政府引领效应、人才集聚效应、创新效应及结构效应，均能促进城市的绿色创新水平[8]。综上，文章提出如下研究假设：

假设H1：产业专业化对企业绿色创新产生正向作用。

多样化集聚有利于产生合作效应、知识溢出效应、学习效应，促进企业进行颠覆性技术创新，原因在于：一是企业很少单独进行绿色创新，需要和用户、供应商、大学和科技部门等进行合作，而多样化集聚降低搜寻成本和交易成本，有利于新产品的诞生，还能促进污染治理和制造业之间的合作[9]；二是绿色创新可以被其他行业借鉴，企业结合自身行业特点创新出不同的绿色产品，多样化集聚可以增加绿色创新之间的交流、环境类科技人员的流动；三是组织学习理论认为企业是由不同知识构成的系统，多样性能降低不同机构人员的交通成本，通过相互学习加速技术交流和合作。有效的学习发生在“认知距离”较近，且两部门的知识又不完全相同的情况下，这样既能保证有效的知识溢出，又能在一定程度上避免认知锁定。因此，互补的多样化环境有利于将差异化的、多样化的知识重新整合形成新的知识。于飞等(2021)探讨知识距离和企业知识基础的交互匹配对企业绿色创新的影响机制，认为拥有多样化知识基础的企业，嵌入到低知识距离联盟中更有利于企业绿色创新[10]。综上，文章提出如下研究假设：

假设H2：产业多样化对企业绿色创新产生正向作用。

当企业研发不断增加，企业自身的知识存量也随之提高，有能力对人员进行培训和加强行业间的交流学习[11]。然而，随着企业研发突破某一临界值时，由于地区和行业的相关属性，产业专业化和多样化的外部性可能减弱或增强。专业化和多样化集聚让企业的研发投入造成浪费，两者的正向作用随之减低。而研发投入的增加会缩小企业之间的认知差异，“认知距离”降低，企业之间的知识溢出效应更为明显，随着多样化集聚造成的企业绿色创新水平提高也会促进颠覆式绿色创新的诞生。一个地区企业研发投入如何影响产业集聚和绿色创新产出的关系受到地区和产业本身的影响，取决于当地不同行业能否达到合理的规模，能否有效利用当地的生产要素。因此，文章提出如下假设：

假设H3：随着研发投入不断增加，产业专业化和多样化对企业绿色创新的非线性正向影响更加显著。

由于各地区的资源禀赋、区位条件、人力资本、工业基础和制度环境存在差异，不考虑比较优势盲目发展高技术产业难以取得预期效果。因此，各地区根据比较优势培育产业集群对于区域发展是非常有利的。然而，只建立比较优势产业集群还不够，需要引进其他行业，加强行业间的创新交流，通过产业多样化促进企业绿色创新。王亮(2015)以中国新能源装备产业为研究对象，得出产业集聚产生一定的技术进步效应的结论，在不同地区和行业具有较大的差异[12]。侯建、陈恒(2018)认为，中国高专利密集度制造业绿色技术创新绩效并没有达到相应匹配水平，且行业异质性特征明显[13]。因此，不同地区不同类型行业的产业集聚对绿色创新的作用不同，文章提出如下假设：

假设H4：不同要素密集度地区经济集聚对企业绿色创新的作用存在异质性。

三、变量选取与模型设定

1. 模型构建

常见PSTR 模型如下所示：

其中，γ 反映转换函数的变换速度，c为平滑参数，qit为转换变量，其中转换函数g(·)为：

其中，γ＞0，c1≤c2≤…≤cm，0≤g(qit;γ，c)≤1，xit的函数值将在b1＇和b1＇+b2＇之间平滑[14]。根据上述理论模型建立文章的PSTR 模型：

其中，uit为随机扰动项，xit表示RVit、EGit、R&Dit、SIZEit、AGEit、LOARit、ROAit、indus1it、indus2it、FDIit、TECHit、ROADit和GCit，具体的指标介绍见下文。α×g(R&Dit;γ，c)用β＇代替。

2. 变量的选取

（1） 被解释变量

文章采用世界知识产权组织(WIPO)发布的“IPC 绿色清单”，将绿色科技创新划分为7 个主要领域，然后在国家知识产权局检索出每个企业绿色发明专利申请量，并选取自然对数衡量企业的绿色创新产出，记做PATENT。

（2） 解释变量

第一，产业专业化，使用EG 指数的对数，由Ellison &Glaeser(1997)[15]提出，记为EG。文章使用就业人数和工业产值通过熵值法计算得出，弥补数据缺失的缺点；第二，产业多样化，文章借鉴Arstad(2016)[16]提出的多样化指标，记为RV，同样使用就业人数和工业产值分别计算多样化指数并取对数。

（3） 转换变量

文章使用研发投入作为转换变量，记为R&D。

（4） 控制变量

文章从以下三个方面选取控制变量：

第一，企业控制变量。主要包括：企业规模，公司总资产的对数(SIZE)；企业年龄(AGE)，所在年份和企业成立年份的差值；资产负债率(LOAR)，该指标用于衡量企业的偿债能力；资产报酬率(ROA)，该指标用于反映企业的盈利能力。

第二，行业控制变量。使用行业资产报酬率和行业财务杠杆来反映企业的行业特征，分别记为Indus1 和Indus2。

第三，地区特征变量。外商参与度(FDI)，即外商投资与当地工业总产值的比例；科学技术支出(TECH)，即地区科学技术支出与公共财政支出的比例；基础设施(ROAD)，即年末实有城市道路面积与行政区域土地面积的比来；由于产业专业化与产业多样化和企业创新存在内生性问题，使用地理中心度作为产业集聚的工具变量(GC)。计算公式为GCi=ln，该指数由地级市与省会城市的距离倒数求和表示。若该地级市为省会城市，则将距离假设为50 公里。

3. 数据来源

所有数据均来自《中国统计年鉴》 《中国城市统计年鉴》、Wind 数据库、国泰安数据和世界知识产权组织(WIPO)发布的“IPC 绿色清单”。文章对数据进行预处理：剔除金融行业、服务行业等行业；进行1%的缩尾处理；剔除报告日和首发日的年份差额为负值的企业；剔除资产负债率大于100%或为负值的企业。

文章使用2018 年中国上市公司所有企业数据，采用Wei等(2020)的分类方法，将工业行业和地区划分为劳动密集型、技术密集型、资本密集型和资源密集型[17]。后文中Model1~Model4 分别指劳动密集型地区劳动密集型行业、资本密集型行业、技术密集型行业和资源密集型行业，Model5~Model8 是资本密集型地区，Model9~Model12 是技术密集型地区，Model13~Model16 是资源密集型地区。

四、实证结果分析

1. 劳动密集型地区的回归结果

由图1 可知，劳动密集型地区不同要素密集度行业的部分观察值存在于研发投入高机制和低机制之间。表1 显示，产业专业化EG和多样化RV的绝大多数回归系数都在10%的水平下显著，说明模型整体拟合结果良好。除过资本密集型行业Model2 只有一个门限值，其他要素密集度行业都含有两个门限值。

图1 劳动密集型地区不同类型行业的转换函数

表1 劳动密集型地区的参数估计结果

劳动密集型行业在R&D=e9.4125之前产业多样化和专业化的作用分别为-0.2528+0.1912 和-3.5612+2.8897，随着研发投入增加，对绿色创新产生负向作用，当研发投入增加到R&D=e13.4588，对绿色创新的负向作用增加，分别为-0.2528 和-3.5612，而研发投入继续增加，负向作用又减弱为-0.2528+0.1912 和-3.5612+2.8897。对于资本密集型行业，当研发投入小于R&D=e13.9012，多样化和专业化的系数为1.0235 和-0.5638，当研发投入不断增加，多样化和专业化的作用变为-0.5294 和0.2340。技术密集型行业的研发投入小于R&D=e10.1153时，随着研发投入增加，多样化和专业化的系数为-0.1375 和-0.2636，当研发投入增加到R&D=e13.4676，多样化和专业化的作用为0.5612 和0.2354，研发投入不断增加到无穷大，作用又变为-0.1375 和-0.2636。对于资源密集型行业，随着研发投入不断增加到R&D=e14.9635，多样化和专业化的系数为-0.4494 和-1.0285，而当研发投入上升到R&D=e17.6390，多样化和专业化的作用为1.6614 和-2.9019，研发投入增加到无穷大，其对专利的影响为-0.4494 和-1.0285。

通过以上分析可知，无论研发投入为多少，劳动密集型行业的多样化和专业化对绿色创新的作用都为负值，是由于劳动密集型地区劳动密集型企业和劳动力的大量聚集，使得竞争压力过大，研发投入往往得不到相应的回报，而且研发成果容易被效仿，不利于企业的发展，而资本密集型行业多样化水平和专业化水平需要继续提升。对于技术密集型地区，劳动密集型地区不能盲目的增加技术型企业的引入，因为该地区主要以低技术劳动力为主，但是随着其他类型企业的不断发展，技术密集型企业的适度发展能够为其他行业提供技术支持。对于资源密集型行业，多样化会促进绿色创新的诞生，而专业化不会，说明资源密集型企业主要以营利为主，需要其他行业带动该行业的绿色创新。

2. 资本密集型地区的回归结果

由图2 可知，所有要素密集型行业都有部分观察值存在于高低机制之间。表2 显示，技术密集型行业存在一个位置参数，其他类型行业都存在两个门限值。

表2 资本密集型地区的参数估计结果

图2 资本密集型地区不同类型行业的转换函数

资本密集型行业的研发投入增加到R&D=e9.7811，多样化和专业化的系数为0.3630 和-0.7682，当研发投入继续增加到R&D=e15.4438，系数变为0.2256 和-0.4733，研发投入继续增加到无穷大，对专利的作用为0.3630 和-0.7682。劳动密集型行业的研发投入增加到R&D=e9.1406，多样化和专业化的影响为0.0162 和0.1897，当研发继续增加到R&D=e12.0487，其对绿色创新的系数为-2.3121 和-3.5751，随着研发不断扩大，其作用又变为0.0162 和0.1897。对于技术密集型行业，当研发投入增加到R&D=e11.1235，其对绿色创新的影响为-1.0175 和-1.6615，当研发投入不断增加，系数变为-2.6669 和-0.2099。对于资源密集型行业，当研发投入增加到R&D=e11.0897，多样化和专业化的系数为-0.7006 和-0.0857，当研发投入增加到R&D=e15.2123，其作用变为6.5998 和-0.1103，当研发投入继续增加到无穷，系数又变为-0.7006 和-0.0857。

可知，资本密集型行业规模都较大，他们的重心是扩大生产，不是提高技术，而又与其他行业密切相关，能吸引人才和先进技术，所以多样化对绿色创新的作用是促进的，而专业化是减弱的。资本密集型地区劳动密集型行业较为稀缺，随着规模不断扩大，管理成本不断提高，企业发展重点变为行业内的竞争，随着不断扩大市场占有，研发投入的提高又起到了正向作用。资本密集型地区并不以资源为主，不利于资源密集型行业发展。由于资本密集型地区技术密集型行业过多，其竞争压力较大，技术又被其他企业效仿，不利于其发展，所以专业化和多样化对绿色创新的作用都为负。

3. 技术密集型地区的回归结果

图3 显示，所有类型行业的高低机制都存在部分观察值。表3 显示，绝大多数变量都在10%的显著性水平拒绝原假设，劳动密集型行业和资本密集型行业均存在一个位置参数，技术密集型和资源密集型行业都有两个门限值，转换速度都较为陡峭。

图3 技术密集型地区不同类型行业的转换函数

表3 技术密集型地区的参数估计结果

对于技术密集型行业，随着研发投入不断增加到R&D=e7.3483，多样化和专业化的系数为-0.6132 和0.2000，研发投入扩大到R&D=e16.0219，其对企业绿色创新的影响为-1.8134 和1.4211，当研发投入不断增加，对绿色创新的影响为-0.6132和0.2000。对于劳动密集型行业，研发投入增加到R&D=e13.0132，多样化和专业化的作用为-0.0831 和-1.5185，随着研发不断扩大，其作用变为-0.0905 和-1.2880。对于资本密集型行业，当研发投入增加到R&D=e14.3088，其对专利申请量的影响为0.0173和-0.1127，随着研发水平不断提高，系数变为0.0422 和-0.2523。对于资源密集型行业，当研发投入增加到R&D=e9.0025，多样化和专业化的系数为-0.5178 和-1.1594，当研发投入增加到R&D=e15.4516，多样化和专业化的作用变为1.5067 和0.0069，当研发投入继续增加到无穷，系数又变为-0.5178 和-1.1594。

技术密集型地区多由当地政府大力支持，税收优惠、补贴等政策促进技术密集型企业不断发展，所以随着研发投入的增加，企业规模（专业化） 对绿色创新的作用为正，但其他行业会借助技术密集型企业的绿色创新不断进行效仿，与此同时也会占用部分政府优惠政策，不利于技术密集型企业发展。对于劳动密集型行业，一方面是当地要素资源不利于该行业发展，当地扶持力度较弱，另一方面该地区绿色创新较高，与劳动密集型企业技术不匹配。资本密集型行业受到其他行业绿色创新的影响，尤其是技术密集型，专业化的作用为负，主要是因为当地政府不支持其他行业过度发展。资源密集型行业随着研发投入达到最优，多样化和专业化对绿色创新的影响为正，其他水平的研发投入都会减弱正向作用，甚至为负。

4. 资源密集型地区的回归结果

图4 显示，所有类型行业都有观察值在高低机制之间。由表4 可知，绝大多数变量都在10%的显著性水平拒绝原假设，劳动密集型行业和资本密集型行业存在一个位置参数，技术密集型和资源密集型行业都有两个门限值。

表4 资源密集型地区的参数估计结果

图4 资源密集型地区不同类型行业的转换函数

对于资源密集型行业，当研发投入增加到R&D=e9.4329，多样化和专业化的影响为0.1423 和1.3685，随着研发不断增加到R&D=e15.3010，系数变为-0.0134 和-6.7161，当研发不断提高到无穷，作用分别为0.1423 和1.3685。劳动密集型行业的研发投入增加到R&D=e14.4909，多样化和专业化的影响为0.1066 和0.0417，当研发投入继续增加，系数为0.1330 和0.2229。对于资本密集型行业，当研发投入增加到R&D=e23.2889，其对绿色创新的影响为0.1341 和0.0164，随着研发不断增加，作用分别为1.1816 和-2.2261。对于技术密集型行业，当研发投入增加到R&D=e10.4529，多样化和专业化的系数为0.6848 和-2.8844，当研发投入增加到R&D=e14.1187，其对绿色创新的作用变为0.7164 和-3.1269，当研发投入继续增加到无穷，系数又变为0.6848 和-2.8844。

资源密集型地区资源密集型行业有着较为丰富的自然资源，企业为了获利，在规模较小的时候，利用较少的研发投入便能获得绿色技术创新从而扩大生产规模，而当企业规模扩大，企业的研发也随之增加，但拥挤效应、污染等外部性产生，对绿色创新的作用减弱，随着当地基础设施不断完善，企业的创新再次提升。对于劳动密集型行业，由于拥有着大量的劳动力，能促进当地劳动密集型企业绿色技术创新。对于技术密集型行业，由于该地区政府以当地资源生产为主，对于高技术产业的支持较少，并且该地区的高技术人才较为缺乏，只拥有大量低技术劳动力，规模的扩大不利于技术密集型行业绿色创新，但是该行业会从其他行业吸收知识，譬如提高污染处理等相关技术创新，需要与资源型产业密切联系，多样化的作用为正。

五、研究结论与政策建议

文章按照要素禀赋理论对地级市和行业进行分类，然后选取2010—2019 年中国上市公司的面板数据，探索不同要素密集度地区不同要素密集度行业产业集聚如何影响企业绿色创新，研究结论如下：产业多样性随着研发投入的变化对企业绿色创新产出的影响为非线性的；当研发投入不断变化时，产业专业化对企业绿色创新产出的作用也为非线性的；不同要素密集度地区下不同要素密集度行业的产业多样化和专业化随着企业研发投入的变化对绿色创新的影响不同；研发投入过高或者过低，也会影响产业集聚对企业绿色创新产出的影响，企业应当适当进行研发投入。

针对上述结论，文章提出以下几点建议：

第一，地方政府要准确识别当地生产要素特点，发挥比较优势，培育特色产业集群。发展高技术产业集群无可厚非，但是各地的资源禀赋、人力资本、工业基础和制度环境存在较大差异，如果盲目发展高技术产业或者其他行业，将会出现恶性竞争和产业同构现象，所以要充分发挥政府的引导作用，鼓励围绕产业发展和市场需求，运用市场机制集聚创新资源，提升企业绿色创新能力，以此形成产业竞争力；第二，充分发挥要素在促进产业发展中的作用，科学配置和汇聚产业界、高校院所和中介组织的优势资源，引导创新要素向产业发展集聚，强调发展中的学科融合、技术集成和产业促进，并且还要加强绿色技术创新激励和知识产权保护，以消除模仿性的技术复制和同质化竞争；第三，各企业要针对当地发展和自身特点，适度进行研发投入，因为研发过度会造成技术浪费和模仿，不利于企业长期发展，并且企业还要不断加大和其他行业企业的技术交流，通过交叉学习提高绿色创新产出；第四，为了避免过度产业多样化和专业化导致的拥挤效应、污染效应等负外部性的出现，阻碍企业的绿色创新产出，政府应当做好公共服务角色，提高地区的公共基础设施和服务、提供完善的知识产权保护制度、加强税收优惠和补贴等政策以及良好的融资环境，为产业集聚提供良好的外部制度环境。